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Elastic Security 是首家在人工智能工具中推出交互式用户界面的安全厂商。从人工智能对话中分流警报、追捕威胁、关联攻击链并打开案件。

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在 Elastic 中使用 OTel 大规模监控克劳德代码/工作

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Elastic 的信息安全团队如何利用其本地 OTel 导出功能和 Elastic 的 OTel 摄取基础架构为 Claude Code 和 Claude Cowork 构建监控管道。

理解的代价：LLM驱动的逆向工程与迭代LLM混淆

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Elastic Security Labs 探讨了 LLM 驱动的逆向工程与混淆之间正在进行的军备竞赛。

从您的人工智能代理开始使用弹性安全功能

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使用开源 Agent Skills，无需离开集成开发环境，即可从零开始创建一个完整的弹性安全环境。

MCP 工具：自主代理的攻击向量和防御建议

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本研究探讨了模型上下文协议（MCP）工具如何扩大自主代理的攻击面，详细介绍了工具中毒、协调注入和毯拉重新定义等利用载体以及实用的防御策略。

代理框架摘要

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代理系统要求安全团队在自主性与一致性之间取得平衡，确保人工智能代理能够独立行动，同时保持目标一致性和可控性。

Elastic 通过标准化字段和集成推进 LLM 安全性

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了解 Elastic 在 LLM 安全方面的最新进展，重点关注标准化的现场集成和增强的检测功能。了解如何采用这些标准来保护您的系统。

在 LLM 工作流中嵌入安全性：Elastic 的主动方法

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深入了解 Elastic 在大型语言模型 (LLM) 中直接嵌入安全性的探索。了解我们在 LLM 应用程序中检测和缓解几个顶级 OWASP 漏洞的策略，确保 AI 驱动型的应用程序更加安全可靠。

利用 LLM 加速 Elastic 检测谍报技术

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详细了解 Elastic Security Labs 如何通过利用更多生成式 AI 功能来加速我们的检测工程工作流。

使用 LLM 和 ESRE 查找相似的用户会话

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在上一篇文章中，我们探讨了如何使用 GPT-4 大型语言模型 (LLM) 来压缩 Linux 用户会话。在同一个实验中，我们花了一些时间来检查具有相似之处的会话。这些类似的会话随后可以帮助分析人员识别相关的可疑活动。

使用 LLM 总结用户会话

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在本出版物中，我们将讨论使用 GPT-4 总结用户会话的实验中得到的经验教训和关键要点。

利用 ChatGPT 探索安全性的未来

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最近，OpenAI 发布了供工程师集成 ChatGPT 和 Whisper 模型到他们的应用程序和产品中的 API。 一段时间以来，工程师可以使用 REST API 调用旧模型，或者通过他们的网站使用 ChatGPT 界面。